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一种稀疏系统辨识的子带自适应滤波算法
被引量：
1
1
作者
闫震海
杨飞然
杨军
《电声技术》
2017年第4期107-110,共4页
利用改进的多带结构子带自适应滤波(IMSAF)算法辨识具有稀疏特性的未知系统。代价函数引入加权的l_1范数作为附加约束,并结合次梯度分析方法推导出新的更新方程。根据加权矩阵选取的不同,提出了两个l_1范数约束的IMSAF算法:l_1-IMSAF和l...
利用改进的多带结构子带自适应滤波(IMSAF)算法辨识具有稀疏特性的未知系统。代价函数引入加权的l_1范数作为附加约束,并结合次梯度分析方法推导出新的更新方程。根据加权矩阵选取的不同,提出了两个l_1范数约束的IMSAF算法:l_1-IMSAF和l_1-RIMSAF。仿真结果表明,在未知系统具备稀疏特性的条件下,相较于传统的IMSAF算法,两个新算法的收敛性能具有显著提高。
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关键词
子带自适应滤波
稀疏系统
加权的l1范数
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题名
一种稀疏系统辨识的子带自适应滤波算法
被引量：
1
1
作者
闫震海
杨飞然
杨军
机构
中国科学院噪声与振动重点实验室(声学研究所)
出处
《电声技术》
2017年第4期107-110,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61501449)
中国科学院先导专项项目(XDA06040501)
文摘
利用改进的多带结构子带自适应滤波(IMSAF)算法辨识具有稀疏特性的未知系统。代价函数引入加权的l_1范数作为附加约束,并结合次梯度分析方法推导出新的更新方程。根据加权矩阵选取的不同,提出了两个l_1范数约束的IMSAF算法:l_1-IMSAF和l_1-RIMSAF。仿真结果表明,在未知系统具备稀疏特性的条件下,相较于传统的IMSAF算法,两个新算法的收敛性能具有显著提高。
关键词
子带自适应滤波
稀疏系统
加权的l1范数
Keywords
Adaptive fi
l
tering
improved mu
l
tiband-structured subband adaptive fi
l
ter （IMSAF）
l
1
-norm
sparse system
分类号
TN93 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种稀疏系统辨识的子带自适应滤波算法
闫震海
杨飞然
杨军
《电声技术》
2017
1
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